[发明专利]眼底医学图像处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种眼底医学图像处理方法，其特征在于，包括：

获取用户拍摄的目标眼底图像；

利用图像分类模型对所述目标眼底图像进行处理，得到所述目标眼底图像属于每种图像类型的概率值；

根据所述概率值判断所述目标眼底图像是否为合格图像；

若所述目标眼底图像为不合格图像，则生成提示信息，所述提示信息用来提示用户重新拍摄眼底图像。

2.根据权利要求1所述的眼底医学图像处理方法，其特征在于，所述利用图像分类模型对所述目标眼底图像进行处理，得到所述目标眼底图像属于每种图像类型的概率值，包括：

利用所述图像分类模型对所述目标眼底图像进行处理，得到所述目标眼底图像分别属于清晰眼底类型、大面积污损类型、局部曝光类型、全局曝光类型、屈光间质浑浊类型、非眼底类型的概率值。

3.根据权利要求2所述的眼底医学图像处理方法，其特征在于，根据所述概率值判断所述目标眼底图像是否为合格图像，包括：

根据所述概率值确定所述目标眼底图像所属的目标图像类型；所述目标图像类型为概率值最大的图像类型；

判断所述目标图像类型是否为全局曝光类型、屈光间质浑浊类型、非眼底类型中的任意一者；

若是，则判定所述目标眼底图像为不合格图像；

若否，则判定所述目标眼底图像为合格图像。

4.根据权利要求3所述的眼底医学图像处理方法，其特征在于，所述判定所述目标眼底图像为合格图像之后，还包括：

判断所述目标图像类型是否为清晰眼底类型；

若否，则生成瑕疵提醒信息。

5.根据权利要求3所述的眼底医学图像处理方法，其特征在于，所述判定所述目标眼底图像为合格图像之后，还包括：

将所述目标眼底图像输入疾病风险评估系统。

6.根据权利要求1所述的眼底医学图像处理方法，其特征在于，所述图像分类模型为：预先通过不同类型的眼底图像集训练得到的密集连接卷积网络模型。

7.根据权利要求1至6中任意一项所述的眼底医学图像处理方法，其特征在于，所述提示信息包括：质量评分信息、不合格原因信息、拍摄建议信息中的至少一者。

8.一种眼底医学图像处理装置，其特征在于，包括：

图像获取模块，用于获取用户拍摄的目标眼底图像；

图像处理模块，用于利用图像分类模型对所述目标眼底图像进行处理，得到所述目标眼底图像属于每种图像类型的概率值；

判断模块，用于根据所述概率值判断所述目标眼底图像是否为合格图像；

提示信息生成模块，用于在所述目标眼底图像为不合格图像时，生成提示信息，所述提示信息用来提示用户重新拍摄眼底图像。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

存储器，用于存储计算机程序；

处理器，用于执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述的眼底医学图像处理方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的眼底医学图像处理方法的步骤。